FeyNoBg 是一个开源的、基于 AI 的图像背景移除模型它能实现发丝级的高精度抠图。它的使用方法主要有两种一是通过其背后的NoBg Python 库进行编程调用二是通过Hugging Face Space在线体验。由于目前公开信息主要聚焦于其库的用法以下核心操作步骤是基于NoBg 库的 Python 工作流整理的。使用步骤1. 环境准备首先确保你的 Python 版本 3.10并安装好 PyTorch ( 2.0)。然后通过 pip 安装 NoBg 库pip install nobg torch2.抠图代码示例被扣的是input.jpg扣好输出是output.pngimport os # 1. 关键步骤设置环境变量指向国内镜像源 os.environ[HF_ENDPOINT] https://hf-mirror.com import torch from loadimg import load_img from nobg import AutoModel, AutoProcessor # 2. 加载模型 (现在会从 hf-mirror.com 下载) model AutoModel.from_pretrained(feyninc/FeyNobg).eval().to(cuda) processor AutoProcessor.from_pretrained(feyninc/FeyNobg) # 3. 读取图片并预处理 image load_img(input.jpg).convert(RGB) inputs processor(image, return_tensorspt).to(cuda) # 4. 模型推理 with torch.no_grad(), torch.autocast(cuda, dtypetorch.bfloat16): outputs model(pixel_valuesinputs[pixel_values]) # 5. 生成透明背景图片 alpha processor.post_process_alpha_matting( outputs, target_sizes[(image.height, image.width)] )[0] processor.cutout(image, alpha).save(output.png)注意a、第一次使用会下载模型到C:\Users\你的用户名\.cache\huggingface\hub\以models--feyninc--FeyNobg命名的文件夹这就是 FeyNoBg 模型的存放位置。b、因为是国内添加了国内镜像源c、这个是有cuda的显卡的代码如果没cuda显卡应该这么写import os # 1. 关键步骤设置环境变量指向国内镜像源 os.environ[HF_ENDPOINT] https://hf-mirror.com import torch from loadimg import load_img from nobg import AutoModel, AutoProcessor # 1. 从 Hugging Face 加载模型和处理器 model AutoModel.from_pretrained(feyninc/FeyNobg).eval() processor AutoProcessor.from_pretrained(feyninc/FeyNobg) # 2. 读取并预处理图片 image load_img(input.jpg).convert(RGB) inputs processor(image, return_tensorspt) # 3. 模型推理不计算梯度 with torch.no_grad(): outputs model(pixel_valuesinputs[pixel_values]) # 4. 后处理生成与原始图片尺寸一致的 Alpha 遮罩 alpha processor.post_process_alpha_matting( outputs, target_sizes[(image.height, image.width)] )[0] # 5. 合成并保存透明背景的 PNG 图片 processor.cutout(image, alpha).save(output.png)测试成功的shell截图含有第一次下载模型